淺論中國大陸專利間接侵權規範之爭議
所謂「阿西洛馬人工智慧原則」(Asilomar AI Principles)，是指在2017年1月5日至8日，於美國加州阿西洛馬（Asilomar）市所舉行的「Beneficial AI」會議中，由與會的2000餘位業界人士，包括844名學者專家所共同簽署的人工智慧發展原則，以幫助人類運用人工智慧為人類服務時，能確保人類的利益。 該原則之內容共分為「研究議題」( Research Issues)、「倫理與價值觀」( Ethics and Values)，及「更長期問題」( Longer-term Issues)等三大類。 其條文共有23條，內容包括人工智慧的研究目標是創造有益的智慧、保證研究經費有益地用於研究人工智慧、在人工智慧研究者和政策制定者間應有具建設性並健康的交流、人工智慧系統在其整個運轉周期內應為安全可靠、進階人工智慧系統的設計者及建造者在道德層面上是其使用、誤用以及動作的利害關係人，並應有責任及機會去影響其結果、人工智慧系統應被設計和操作為和人類尊嚴、權利、自由和文化多樣性的理想具一致性、由控制高度進階人工智慧系統所取得的權力應尊重及增進健康社會所需有的社會及公民秩序，而非顛覆之，以及超級智慧應僅能被發展於服務廣泛認同的倫理理想，以及全人類，而非單一國家或組織的利益等等。
蕃茄醬瓶身相似設計引發商標侵權之爭今年(2014)3月6日美國號稱蕃茄醬巨人的H.J. Heinz Co. (以下簡稱Heinz)於美國德州聯邦法院向一家德州公司Figueroa Brothers Inc. (以下簡稱Figueroa)提起商標侵權訴訟，主張Figueroa製造販售的蕃茄醬採用與其設計幾近相同的瓶身(ketchup bottle)，侵害其極具識別性、代表性的商業表徵(trade dress)。 Heinz目前針對該玻璃瓶設計已註冊取得3個聯邦商標，其除了主張聯邦商標法保護外，亦基於普通法(common law)提起商標侵權主張。然而，Heinz表示，在提起訴訟前，已數次嘗試與Figueroa私下解決此爭議，但未果，所以最後才會訴諸法律途徑，提起訴訟。 Heinz於訴狀中表示從1890年代開始，便開始行銷販售有名的蕃茄醬產品，該產品的包裝即為系爭具有高度識別性的玻璃瓶設計。Heinz認為被告Figueroa未經同意擅自使用此瓶身設計的行為會造成消費者混淆，搭便車利用Heinz花費大量心力、時間和費用所累積的良好商譽來牟利。此外，Heinz並注意到Figueroa其他醬料產品例如莎莎醬、辣醬皆使用不相似的包裝，惟獨蕃茄醬產品包裝跟其有名的玻璃瓶設計幾乎完全相同。 自Heinz提起訴訟過了近一個禮拜，案情有了變化，Figueroa於4月初與Heinz和解，雖然Figueroa並未承認其侵害Heinz商標權，但同意從今年12月開始停止使用該玻璃瓶設計，並從此不再侵害Heinz的商業表徵(玻璃瓶設計)。然而，和解金額相關條款並未揭露。 此案之後，對於其他欲仿冒或剽竊Heinz的玻璃瓶設計者，是否會有遏阻影響，值得後續觀察。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
以『江蘇科技改革30條』解析中國大陸科研經費改革制度中國大陸近年致力發展其國內技術研究產業，但在基礎研究經費申請制度上，長期存在一些結構問題，如在科研資助、實施和成果傳播三個階段。故自2017年起，中國大陸陸續修正關於科研經費制度，以使科技研究人員得以順利進行科研項目。截至目前，依中國大陸國發〔2018〕25號文為基準，江蘇省推出《關於深化科技體制機制改革推動高品質發展若干政策》(下簡稱『江蘇科技改革30條』)，並出台完整的實用手冊 。 此次江蘇科技改革30條，明確落實中央對科研經費鬆綁及對科研結果獎勵與容錯的改革措施。在科研經費可直接列支項目的直接預算，如設備費、材料費等，從原本九個項目改合併為五個項目，科目經費支出將不再受比例限制；另在無法直接羅列預算項目的間接預算上，如績效支出等費用則精簡列支項目，提高間接費用核定比例。在科研結果獎勵與容錯改革上，建立原創成果獎勵機制、創新補償機制、援助機制及免責機制。 中國大陸科研經費長期採用嚴格預算制，直接預算需按照法律規範羅列，然間接預算部分常使研究人員因不知如何羅列，而導致研究經費中斷或減少。對於較易失敗的基礎研究上，研究人員則擔心在階段性考核中因錯誤致使研發經費無法取得，進而將錯就錯，謊報研究成果。此次江蘇科技改革30條修正，解決了上述科研經費制度的部分問題，並具體規範了實務上的操作。然各部會間如何解決關於監管經費結餘規範之法律衝突，及科研成果容錯機制之評價，仍待後續觀察。